Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1536 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD IN CLASSIFYING SCHOOL LIBRARY BOOKS WITH COMBINATION OF TF-IDF AND WORD2VEC
Salsabila Nida Cahyani *1 , Galuh Wilujeng Saraswati 2
1,2 Informatics Engineering, Computer Science Faculty, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Email: 1 111202012982@mhs.dinus.ac.id , 2 galuhwilujeng@dsn.dinus.ac.id
(Article received: November 20, 2023; Revision: December 24, 2023; published: December 30, 2023)

## Abstract
The development of technology in education is integral to enhancing its quality, such as implementing information technology in school libraries. Searching for books in school libraries is time-consuming due to conventional book classification, lacking organization based on classifications. Therefore, implementing information technology in school libraries is crucial to improve library management effectiveness. An innovative solution optimizing library management  involves  leveraging  artificial  intelligence,  particularly  machine  learning.  In  applying  machine learning to library book classification, Support Vector Machine acts as an algorithm understanding patterns and characteristics of book titles, categorizing them into Dewey Decimal Classification (DDC). The dataset comprises 10 classes aligned with DDC. Random data collection follows an 80:20 scale for training and testing data. Data preprocessing is an initial research stage, addressing imbalanced data through oversampling. Testing the SVM algorithm with a linear kernel and C = 1 parameter is conducted three times using different feature extraction methods:  TF-IDF  alone,  Word2Vec  alone,  and  a  combination  of  TF-IDF  and  Word2Vec.  Model  performance evaluation employs K-Fold Cross-Validation. After the three objective tests, the most accurate book classification results were obtained using a combination of TF-IDF and Word2Vec feature extraction. It's concluded that SVM's book classification method can be applied, yielding the highest accuracy of 73% with the TF-IDF and Word2Vec feature extraction combination. This outperforms other feature extraction methods, with precision at 83%, recall at 72%, and an F1-Score of 76%.
Keywords : classification, dewey decimal classification, library, support vector machine, TF-IDF, Word2Vec.

## PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA KLASIFIKASI BUKU PERPUSTAKAAN SEKOLAH DENGAN KOMBINASI TF-IDF DAN WORD2VEC

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  di  bidang  pendidikan  sangat  penting  untuk  meningkatkan  kualitasnya,  seperti menerapkan  teknologi  informasi  di  perpustakaan  sekolah.  Pencarian  buku  di  perpustakaan  sekolah  memakan waktu lama karena klasifikasi buku yang konvensional, kurang terorganisir berdasarkan klasifikasi. Oleh karena itu,  penerapan  teknologi  informasi  di  perpustakaan  sekolah  sangat  penting  untuk  meningkatkan  efektivitas pengelolaan  perpustakaan.  Solusi  inovatif  untuk  mengoptimalkan  pengelolaan  perpustakaan  melibatkan pemanfaatan  kecerdasan  buatan,  khususnya machine  learning .  Dalam  menerapkan machine  learning untuk klasifikasi  buku  perpustakaan, Support  Vector  Machine berfungsi  sebagai  algoritma  yang  memahami  pola  dan karakteristik judul buku, mengelompokkannya ke dalam kategori Dewey Decimal Classification (DDC). Dataset terdiri dari 10 kelas yang disesuaikan dengan DDC. Pengambilan data secara acak mengikuti skala 80:20 untuk data latih dan uji. Tahap awal penelitian melibatkan preprocessing data, termasuk penanganan data tidak seimbang melalui oversampling . Pengujian algoritma SVM dengan kernel linear dan parameter C = 1 dilakukan sebanyak tiga kali menggunakan metode ekstraksi fitur yang berbeda: hanya TF-IDF, hanya Word2Vec , dan kombinasi TF- IDF dan Word2Vec . Evaluasi performa model menggunakan metode K-Fold Cross-Validation . Setelah dilakukan tiga kali pengujian secara objektif, mendapatkan hasil klasifikasi buku terakurat dengan menggunakan ekstraksi fitur  kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec .  Sehingga  disimpulkan  bahwa  metode  klasifikasi  buku  perpustakaan dengan SVM dapat diterapkan dan menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 73% pada kombinasi ekstraksi fitur TF- IDF dan Word2Vec . Hal ini lebih tinggi dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur lain, dengan precision sebesar 83%, recall sebesar 72%, dan F1-Score sebesar 76%.
Kata kunci : dewey decimal classification, klasifikasi, perpustakaan, support vector machine, TF-IDF, Word2Vec.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini semakin pesat dengan  kehadiran  berbagai  sistem  yang  dapat memudahkan  manusia  dalam  menjalankan  kegiatan sehari-hari. Kemajuan teknologi dan informasi telah membawa  kemudahan  dalam  mengakses  informasi secara cepat [1]. Teknologi ini telah  mengubah cara manusia berinteraksi dengan informasi dan pengetahuan  secara  signifikan.  Teknologi  di  bidang pendidikan  merupakan  bagian  dari  pengembangan teknologi untuk peningkatan mutu pendidikan, salah satunya  menerapkan  teknologi  informasi  dalam perpustakaan  sekolah  [2].  Pendidikan  memegang peranan  sentral  dalam  pembangunan  suatu  bangsa. Peningkatan  mutu  pendidikan  menjadi  tujuan  yang harus  terus  diperjuangkan  demi  mencetak  generasi yang  kompeten,  kreatif,  dan  inovatif.  Salah  satu elemen  penting  dalam  sistem  pendidikan  adalah perpustakaan,  yang  dianggap  sebagai  jantungnya ilmu  pengetahuan.  Perpustakaan  sekolah  memiliki peran strategis dalam memberikan akses ke berbagai sumber daya belajar, literatur, dan informasi kepada siswa dan guru. Perpustakaan yang baik dan terkelola dengan  baik  akan  memberikan  manfaat  besar  bagi siswa  dan  guru  dalam  hal  peningkatan  mutu pendidikan. Namun, pengelolaan perpustakaan  yang optimal menjadi tantangan yang tak bisa diabaikan.
SD  Negeri  Pledokan  merupakan  salah  satu sekolah  dasar  negeri  yang  memiliki  perpustakaan sekolah  dengan  koleksi  buku  yang  cukup  lengkap bagi sekolah dasar yaitu sebanyak 1.435 koleksi buku dengan  berbagai  kategori.  SD  Negeri  Pledokan terletak  di  Kecamatan  Sumowono,  Kabupaten Semarang, Jawa Tengah. Sebagai lembaga pendidikan  yang  berkomitmen  tinggi  terhadap  mutu pendidikan  di  era  digital.  Berbagai  kendala  dalam pengelolaan  data  perpustakaan  masih  menjadi  isu yang perlu diselesaikan. Berdasarkan hasil observasi di lapangan, SD Negeri Pledokan masih menggunakan  sistem  konvensional  dimana  ribuan buku  di  data  pengklasifikasiannya  pada  suatu  buku catatan sehingga tidak efektif dan tidak efisien. Selain itu,  jika  ingin  mencari  sebuah  buku  membutuhkan waktu  yang lama, karena pencarian klasifikasi buku berdasarkan  buku  catatan  konvensional  sehingga buku juga tidak tersusun berdasarkan klasifikasinya. Tak  hanya  itu,  kurangnya  pengetahuan  dan keterampilan  guru  dalam  memanfaatkan  kemajuan teknologi  menjadi  salah  satu  tantangan  yang  dapat mempengaruhi  akreditasi  perpustakaan  sekolah  dan juga  dapat  mengakibatkan  pelayanan  sekolah menjadi  kurang  optimal.  Sehingga  penerapan teknologi  informasi  pada  perpustakaan  sekolah sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan  efektivitas pengelolaan perpustakaan di sekolah [3].
Menanggapi  masalah di atas,  diperlukan  solusi inovatif  yang  mampu  mengoptimalkan  pengelolaan perpustakaan  yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi
artificial  intelligence . Artificial  Intelligence atau kecerdasan buatan merupakan salah satu cabang ilmu komputer  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai bidang  termasuk  perpustakaan  [4].  Salah  satu teknologi artificial  intelligence yang  dimanfaatkan adalah teknologi machine learning. Machine learning merupakan sistem yang secara otomatis mempelajari model dari data untuk membuat keputusan yang lebih baik  [5].  Machine  learning  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  buku  secara  efisien  yang  mana hal  tersebut  sulit  dilakukan  [6].  Banyak  penelitian machine  learning yang  menggunakan  pembelajaran supervised  learning, salah  satunya  adalah  metode support vector machine [7] . Support Vector Machines (SVM)  adalah  suatu  metode  yang  handal  dalam menyelesaikan  masalah  klasifikasi  data  [8].  SVM memiliki  prinsip  dasar  linear  classifier  yaitu  kasus klasifikasi  yang  secara  linier,  namun  SVM  telah dikembangkan agar dapat bekerja pada problem non- linier dengan memasukkan konsep kernel pada ruang kerja berdimensi tinggi [9].
Pada  klasifikasi  buku  perpustakaan,  SVM berperan  sebagai  algoritma  yang  dapat  memahami pola  dan  karakteristik  judul  buku  sehingga  dapat mengelompokkan  judul  tersebut  ke  dalam  kategori Dewey  Decimal  Classification (DDC)  yang  sesuai dengan pola data pelatihan. Sistem ini memperhatikan  prinsip    pemanfaatan    secara berulang    semua    jenis  koleksi      yang      ada  di perpustakaan,   sehingga memerlukan   suatu   sistem yang   sanggup  menyimpan sebanyak  mungkin data atau  informasi,  untuk  kemudian  bisa  dipanggil kembali    jika    dibutuhkan  [10].  Penggunaan  model SVM akan mengolah data menjadi data latih dan data uji  untuk  pengklasifikasian  judul  buku  berdasarkan Dewey  Decimal  Classification (DDC)  dengan  10 kelas. Penggunaan SVM dengan tepat memungkinkan  untuk  dapat  melakukan  klasifikasi terhadap banyak kelas, karena itu dapat dimanfaatkan dalam  pemberian  multi  label  pada  sebuah  dokumen [11].
Sistem  DDC  akan  digunakan  sebagai  acuan dalam  pengklasifikasian  buku.  Sistem  DDC  atau pengelompokan persepuluh dewey decimal classification merupakan suatu aturan pengklasifikasian buku yang sering digunakan secara umum  pada  perpustakaan  [12].  Klasifikasi  DDC termasuk  sistem  klasifikasi  fundamental  yang menganut  prinsip  desimal  untuk  membagi  semua bidang  ilmu  pengetahuan  [13].  DDC  menggunakan konsep  angka  yang  mewakili  bidang  subjek  sebagai angka  tiga  digit,  seperti  500  untuk  "Ilmu Pengetahuan" dan 510 untuk "Matematika". Biasanya,  angka-angka  dalam  DDC  memiliki berbagai kategori dengan tingkat yang berbeda dalam struktur hirarki [14].
Dalam implementasinya, pengklasifikasian dengan  SVM  telah  dipraktikkan  di  beberapa  bidang
dan  pendekatan  ini  berhasil  meningkatkan  akurasi sistem  klasifikasi.  Salah  satu  contohnya  yaitu  pada penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh Amalia dan Yustanti pada penelitian [15]. Penelitian tersebut  berjudul  “Klasifikasi  Buku  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  pada  Digital Library”. Dalam penelitian ini menghasilkan bahwa metode  SVM  dalam  klasifikasi  teks  pada  digital library  dapat  digunakan  dan  menghasilkan  akurasi tertinggi  yang  didapat  dengan  nilai  69,24%  pada penggunaan kernel  linear dibandingkan  dengan kernel lainnya.
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh  Alwi,  Putra  dan  Muriyatmoko  pada  penelitian [16]  yang  berjudul  “Classification  of  Book Collections  Based  on  DDC  23  Using  Text  Mining Algorithm at UNIDA Gontor Library”. Penelitian ini menghasilkan bahwa klasifikasi koleksi buku dengan Dewey  Decimal  Classification edisi  23  (DDC  23) sebagai acuan sistem penomoran. Melalui penggunaan algoritma support vector classifier pada penelitian  ini,  memperoleh  nilai  akurasi  tertinggi yaitu 72% dibandingkan dengan algoritma multinomial nb sebesar 59%, algoritma random forest sebesar  69%  dan  algoritma logistic  regression sebesar 69%.
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Arifin,  Enri  dan  Sulistiyowati  pada  penelitian  [17] yang berjudul “Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan TF-IDF N-Gram untuk Text Classification”.  Klasifikasi  dengan  menentukan jumlah minimal kata yang diproses dan fitur N-Gram berupa Unigram dan Bigram pada  tahapan transformation dengan Term  Frequency  Inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Penelitian  ini menghasilkan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  yang  memiliki  nilai  performa  terbaik  pada kernel  linear  dengan  skenario  4,  pembagian  90:10 yang memiliki nilai akurasi  sebesar 70%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengubah sistem klasifikasi buku perpustakaan secara konvensional menjadi berbasis digital, memudahkan dalam pencarian buku dengan melakukan pengklasifikasian buku, serta menciptakan pelayanan sekolah  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Dalam melakukan  klasifikasi  buku  akan  menggunakan teknologi machine  learning dengan  algoritma support  vector  machine .  Algoritma support  vector machine yang diterapkan menggunakan tiga ekstraksi fitur yang akan di uji coba pada penelitian ini. Ketiga ekstraksi  fitur  tersebut  yaitu,  hanya  TF-IDF,  hanya Word2Vec serta kombinasi TF-IDF dan Word2Vec . TF-IDF  merupakan  salah  satu  teknik  ekstraksi fitur  untuk  melakukan  pembobotan  kata  pada  tiap dokumen  dengan  memperhatikan  kelangkaan  kata pada keseluruhan dokumen [18].  Cara kerja TF-IDF yaitu  dengan  menghitung  frekuensi  (TF)  suatu  kata dalam dokumen dan menggunakannya dengan invers dari frekuensi (IDF) dokumen. TF-IDF akan memberi bobot tinggi pada kata yang sering muncul dalam satu
dokumen namun, jarang muncul di seluruh dokumen. Ekstraksi  fitur  TF-IDF  memiliki  kelebihan,  dimana cocok  untuk  mengidentifikasi  keunikan  kata  dalam satu dokumen dan memberikan bobot untuk kata-kata penting dalam konteks tertentu.
Word2Vec merupakan  salah  satu  teknik ekstraksi  fitur  yang  memungkinkan pengukuran dan pemahaman kemiripan semantik melalui representasi kata  sebagai  vektor  berdimensi  rendah.  Dengan menggunakan  data  yang  cukup,  ekstraksi  fitur Word2Vec dapat melakukan prediksi atau pengklasifikasian  secara  akurat  berdasarkan  riwayat kemunculannya  [19].  Hal  tersebut  dapat  digunakan untuk  menentukan  asosiasi  dari  sebuah  kata  dengan kata  lainnya  yang  hampir  mirip.    Kelebihan  dari ekstraksi  fitur  ini  yaitu  dapat  memahami  makna sebuah  kata  dan  dapat  menemukan  hubungan semantik  seperti  sinonim,  antonim  dan  hubungan lainnya.
Penggunaan  kombinasi  ekstraksi  fitur  TF-IDF dan Word2Vec dilakukan  untuk  menggabungkan kelebihan dari kedua ekstraksi fitur tersebut, sehingga dapat menghasilkan klasifikasi yang akurat. Kombinasi  ini  dapat  meningkatkan  representasi semantik dokumen atau kata dengan menggabungkan kemampuan Word2Vec dalam  menemukan  makna kontekstual  dengan  keunggulan  TF-IDF  dalam memahami  keunikan  kata  dan  memberikan  bobot kata.    TF-IDF  akan  memberikan  bobot  kata, kemudian akan digunakan untuk menyesuaikan bobot vektor Word2Vec . Kombinasi ini bertujuan meningkatkan kemampuan model dan dapat meningkatkan  keakuratan  dalam  klasifikasi  buku  di perpustakaan. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman teknologi  dalam  pengelolaan  data  perpustakaan  di sekolah  dasar.  Penggunaan  teknologi  ini  dalam jangka panjang dapat menjadi inovasi serta referensi dalam  pengelolaan  data  perpustakaan  di  tingkat sekolah  dasar  lainnya  terkhusus  sekolah  dasar  di Kecamatan Sumowono.
Dengan  mengintegrasikan  teknologi  machine learning  pada  sistem  pengelolaan  data  perpustakaan diharapkan  mampu  menghasilkan  sebuah  sistem pengelolaan data perpustakaan yang dapat mengklasifikasikan judul buku ke dalam kategorinya yang  tepat  secara  otomatis,  sehingga  dapat mempercepat  akses  terhadap  dan  informasi  yang dibutuhkan.  Namun,  untuk  menerapkan  teknologi machine  learning pada  sistem  pengelolaan  data perpustakaan, diperlukan perancangan dan implementasi  sistem  yang  matang.  Sistem  tersebut perlu  dirancang  agar  mampu  mengolah  data  dan informasi  perpustakaan  dengan  lebih  efektif  dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  dalam  melakukan  klasifikasi buku perpustakaan secara otomatis akan berpanduan pada  pengklasifikasian  dengan  sistem  klasifikasi

## 1558
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566
Dewey  Decimal  Classification (DCC).  Buku  akan diklasifikasikan ke dalam 10 kelas dalam persepuluhan dewey dengan menggunakan algoritma support vector
machine . Dalam proses pembuatannya,  sistem  dibuat  dengan  bahasa pemrograman  python.  Sedangkan  untuk  membantu dalam  proses  klasifikasi  digunakan library seperti Sklearn, NLTK, Sastrawi dan Gensim . Alur penelitian ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Alur  penelitian  ditunjukkan  pada  gambar  1, dimana penelitian dimulai dengan pengumpulan data sebagai data latih dan data uji, yang kemudian dapat dimulai dengan menginputkan judul buku baru untuk dilakukan  klasifikasi.  Setelah  itu,  data  judul  buku tersebut  akan  melalui  proses preprocessing yang terdiri  dari  4  tahap,  yaitu case  folding,  tokenizing, filtering dan stemming .  Setelah  melalui  proses preprocessing ,  data  judul  akan    di  ekstraksi  fitur dengan  tiga  kali  percobaan  yaitu  menggunakan  TF- IDF ,  Word2Vec dan  kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec . Setelah itu, untuk menangani imbalanced data (data  tidak  seimbang)  maka  digunakan  teknik
oversampling menggunakan metode SMOTE.
Setelah  proses oversampling ,  pemodelan  klasifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine (SVM).  Hasil  klasifikasi  dari pemodelan  kemudian  akan  dievaluasi  dengan menggunakan cross validation . Berikut ini penjelasan secara  lebih  rinci  setiap  tahapan  dari  alur  penelitian yang akan dilakukan:

## 2.1. Pengumpulan Data
Data diperoleh berdasarkan observasi langsung ke  perpustakaan  SD  Negeri  Pledokan,  Kabupaten Semarang  sehingga  data  yang  diolah  dan  diproses dalam penelitian ini merupakan data yang dikumpulkan  satu  persatu  dan  disusun  berdasarkan persepuluhan  dewey  atau  subjek  umum  pada  sistem klasifikasi  DDC.    Dataset  yang  digunakan  sejumlah 1.435 record data sebagai data latih dan data uji serta 552 record data  sebagai data  rules (aturan  data). Aturan data atau data rules merupakan suatu aturan yang  digunakan  untuk  mengelola  atau  memproses data  sebelum  digunakan  dalam  pelatihan  atau pengujian  model.  Dimana  data  yang  digunakan memiliki  sepuluh  kategori  yang  disesuaikan  dengan Dewey  Decimal  Classification (DDC)  sebagai berikut: Tabel 1. Klasifikasi DDC Kode DDC Klasifikasi Buku 000 Karya Umum ilmu  pengetahuan  umum,  komputer,  bibliografi,  ilmu  perpustakaan,  ensiklopedi  umum, organisasi umum, museum, jurnalisme surat kabar, kumpulan karya umum, naskah-naskah dan buku-buku langka. 100 Filsafat dan Psikologi filsafat,  metafisika,  epistemologi,  fenomena  paranormal,  aliran  filsafat  khusus,  psikologi, kepribadian, etika, logika, filsafat kuno, filsafat barat dan modern. 200 Agama agama, agama alam, alkitab, teologi kristen, moral kristen, teologi kebaktian, gereja kristen setempat  jemaat,  teologi  sosial  kristen,  sejarah  gereja,  denominasi,  agama  lain  dan perbandingan agama. 300 Ilmu Sosial ilmu  sosial,  statistik,  ilmu  politik,  ilmu  ekonomi,    ilmu  hukum,  administrasi  negara, perdagangan, komunikasi, pengangkutan, adat istiadat kebiasaan, dan etiket folkor 400 Bahasa bahasa linguistik, bahasa indonesia, bahasa inggris, bahasa jerman, bahasa perancis, bahasa italia, bahasa spanyol, bahasa portugis, bahasa latin, bahasa yunani klasik, dan bahasa-bahasa lain. 500 Ilmu Murni dan Alam ilmu  murni,  matematika,  astronomi,  fisika,  kimia,  ilmu  pengetahuan  tentang  bumi, paleontologi,  ilmu  tentang  kehidupan,  ilmu  tentang  tumbuh-tumbuhan,  dan  ilmu  tentang hewan. 600 Ilmu Terapan dan Teknologi teknologi, ilmu kedokteran, ilmu teknik, pertanian, kesejahteraan rumah tangga, manajemen, teknologi kimia, pabrik-pabrik, pembuatan produk untuk penggunaan khusus, dan bangunan. 700 Kesenian, Hiburan dan Olahraga kesenian,  seni dekorasi,  seni  perkotaan  dan pertamanan, arsitektur,  seni plastik,  seni pahat patung, menggambar dan seni dekorasi, seni lukis dan lukisan, seni grafika, cetakan, fotografi dan foto, musik, seni rekreasi dan pertunjukan.
800 Kesusasteraan kesusasteraan,  kesusasteraan  indonesia,  kesusasteraan  inggris,  kesusasteraan  jerman, kesusasteraan perancis,  kesusasteraan  spanyol,  kesusasteraan portugis,  kesusasteraan  latin, kesusasteraan yunani, dan kesusasteraan bahasa-bahasa lain. 900 Geografi dan Sejarah Umum geografi umum, sejarah umum, geografi umum perjalanan, biografi umum, silsilah, sejarah dunia purba, sejarah umum asia, sejarah umum eropa, sejarah umum afrika, sejarah umum amerika utara, sejarah umum amerika selatan, dan sejarah umum bagian lain dari bumi. Dataset yang
digunakan
merupakan sekumpulan  data  buku  yang  akan  diklasifikasikan berdasarkan  judul  buku  dalam  bentuk  teks.  Data tersebut telah dilabeli sebelumnya dengan salah satu dari sepuluh kategori pada tabel 1. Sepuluh kategori ini  nantinya  akan  menjadi  kelas  dalam  proses klasifikasi  buku  secara  otomatis.  Setiap  kelas  tidak diisi  dengan  jumlah  data  yang  sama  di  setiap kelasnya. Jumlah data pada setiap kelas dipresentasikan pada tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Data Setiap Kelas Kode DDC Klasifikasi Jumlah 000 Karya Umum 60 Data 100 Filsafat dan Psikologi 34 Data 200 Agama 74 Data 300 Ilmu Sosial 184 Data 400 Bahasa 18 Data 500 Ilmu Murni dan Alam 244 Data 600 Ilmu Terapan dan Teknologi 249 Data 700 Kesenian, Hiburan dan Olahraga 167 Data 800 Kesusasteraan 345 Data 900 Geografi dan Sejarah Umum 60 Data TOTAL 1.435 Data

## 2.2. Pre-Processing
Proses pre-processing merupakan  salah  satu bagian  awal  dimana  data  yang  awalnya  tidak terstruktur  menjadi  terstruktur  dengan  melakukan  4 tahapan  yaitu, case folding, tokenizing, filtering dan stemming .  Melalui  proses pre-processing ini, diharapkan  dapat  meningkatkan  hasil  pengukuran pada tahap evaluasi model. Tahap pertama yaitu case folding.  Case  folding bertujuan  untuk  mengubah seluruh kalimat yang semula menggunakan uppercase (huruf  kapital)  menjadi lowercase (huruf kecil). Pada tahap ini juga menghapus setiap kalimat yang  mengandung noise yang  berupa  angka,  tanda baca  ataupun  simbol  lainnya.  Tahap  kedua  yaitu tokenizing .  Pada  tahap  ini,  setiap  kalimat  akan dipecah menjadi satu kata yang disebut sebagai token. Kemudian tahap ketiga yaitu filtering . Tahap filtering disebut  juga  stopwords  dimana  pada  tahap  ini  akan menghapus  kata-kata  umum  yang  sering  muncul namun  tidak  memberikan  makna  dan  tidak berpengaruh dalam sebuah kalimat. Setiap token akan dicek dengan kata-kata yang ada pada stopwords , jika token  sesuai  dengan  salah  satu  kata,  maka  token tersebut akan dihapus. Tahap terakhir yaitu stemming . Pada  tahap  ini,  setiap  kata  hasil stopwords akan dihilangkan  semua  imbuhan  kata  dan  diubah  ke dalam  kata  bentuk  dasar  menggunakan  bantuan library sastrawi . Library sastrawi dapat memudahkan  pengolahan  kata  dalam  bahasa Indonesia  dan  membantu  mempersiapkan  data sebelum digunakan.

## 2.3. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur pada klasifikasi buku menggunakan  SVM  merupakan  suatu  proses  untuk menemukan  fitur-fitur  penting  dari  teks  buku  yang akan digunakan sebagai basis untuk klasifikasi. Fitur- fitur ini mewakili karakteristik dari setiap klasifikasi buku dan membedakannya dari klasifikasi  buku yang lainnya. Proses ekstraksi fitur dapat dilakukan dengan beberapa metode, contohnya adalah dengan menggunakan metode TF-IDF dan Word2Vec . TF-IDF  merupakan  metode  untuk  menentukan bobot  kata  pada  teks  berdasarkan  frekuensi kemunculan  kata  dan  bobot  invers  dari  frekuensi kemunculan  kata-kata  tersebut  di  seluruh  kalimat. Metode  ini  mempertimbangkan  beberapa  aspek dalam  pemilihan  fitur,  seperti  relevansi  dan keterulangan  kata-kata  dalam  kumpulan  kalimat. Sementara  itu, Word2Vec merupakan  metode deep learning yang digunakan untuk mencari relasi antara kata-kata dalam teks berdasarkan distribusi kemunculan  kata-kata  tersebut  dalam  kalimat. Metode  ini  memodelkan  setiap  kata  dalam  bentuk vektor yang merepresentasikan makna dan keterkaitannya dengan kata-kata lainnya.
Persamaan  (1)  merupakan  persamaan  untuk mencari
Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pada persamaan (1), 𝑓 (𝑡,𝑑) merupakan frekuensi kemunculan pada kata t dalam kalimat d. Sedangkan 𝑁 merupakan  jumlah  kalimat  dan 𝑁𝑡 merupakan jumlah kalimat yang mengandung kata t.
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑡,𝑑) =    𝑓 (𝑡,𝑑) ∗   𝑙𝑜𝑔( 𝑁 𝑁𝑡 ) (1)
Persamaan  (2)  merupakan  persamaan  untuk mencari  vektor  kata  menggunakan  ekstraksi  fitur Word2Vec.
Pada persamaan (2), 𝑛 merupakan jumlah  kata pada  kalimat.  Sedangkan 𝑣 𝑡 merupakan  vektor  dari kata t.
𝑉 (𝑡) = 1 𝑛 𝛴 𝑖=1 𝑛 𝑣 (2)
Sehingga  dari  kedua  persamaan  diatas,  dapat disimpulkan  menjadi  sebuah  persamaan  kombinasi antara TF-IDF dan Word2Vec dalam Persamaan (3).
Pada  persamaan  (3), 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑡,𝑑) merupakan hasil  pembobotan  kata  dalam  proses  TF-IDF. Sedangkan 𝑉 (𝑡) merupakan hasil vektor dari kata.
𝐾𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 (𝑡,𝑑) = 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 (𝑡,𝑑) ∗     𝑉 (𝑡) (3)

## 1560 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566
Proses  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan mengkombinasikan  kedua  metode  tersebut  untuk menemukan  fitur  penting  dari  teks  judul  buku  dan memodelkannya dalam bentuk vektor. Setelah  fitur- fitur  ditemukan,  SVM  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  buku  berdasarkan  fitur-fitur  yang  sudah diekstrak tadi. Metode ekstraksi fitur yang tepat dapat membantu  mengidentifikasi  karakteristik  khas  dari setiap klasifikasi buku sehingga memudahkan dalam klasifikasi yang akurat. Dengan demikian, penggunaan kombinasi TF-IDF dan Word2Vec pada ekstraksi  fitur  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam klasifikasi buku menggunakan SVM.

## 2.4. Penanganan Data Tidak Seimbang
Data yang tidak seimbang atau imbalanced data mengacu  pada  situasi  dimana  jumlah  sampel  dalam salah  satu  kelas  jauh  lebih  banyak  dibandingkan dengan  kelas  yang  lain.  Kondisi  imbalanced  data dapat  mempengaruhi  kinerja  model,  sehingga membuat  akurasi  model  menurun.  Penanganan  data yang  tidak  seimbang  dapat  dilakukan  dengan menggunakan teknik oversampling . Teknik oversampling dapat  digunakan  untuk  menangani imbalanced  data dengan  membuat  duplikasi  atau membuat  sampel  sintetis  dari  kelas  lain  sebanyak jumlah  sampel  dari  kelas  dengan  sampel  yang terbanyak,  sehingga  jumlah  sampel  dapat  seimbang dengan kelas yang memiliki jumlah sampel terbanyak tersebut.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Oversampling dengan  SMOTE  efektif untuk meningkatkan akurasi model. Selain itu, teknik ini  juga  dapat  mencegah overfitting terhadap  data latih dan mengurangi tingkat kesalahan prediksi pada kelas  dengan  nilai  paling  sedikit  yang  sering terabaikan.

## 2.5. Pemodelan
Data yang telah dibersihkan melalui proses pre- processing ,  kemudian  di  ekstraksi  fitur  dan  di oversampling akan  dimasukkan  ke  dalam  model. Pemodelan  klasifikasi  buku  dengan  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  berdasarkan  kernel linear  dan  parameter  C  =  1  memiliki  tujuan  untuk mengklasifikasikan buku ke dalam salah satu dari 10 kelas  yang  ada.  SVM  adalah  algoritma machine learning yang  populer  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Ketika  digunakan  untuk  klasifikasi,  SVM  mencari hyperplane  yang  memiliki  jarak  maksimum  dengan dua  kelas  yang  berbeda. Kernel  linear merupakan salah  satu  tipe  kernel  yang  umum  digunakan  pada SVM. Kernel ini digunakan untuk memetakan data ke dalam  ruang  fitur  baru  secara linear ,  sehingga mempermudah  SVM  untuk  menemukan hyperplane pemisah  di  antara  kelas-kelas  yang  berbeda.  Dalam klasifikasi buku, kernel linear dapat digunakan untuk memetakan  data  buku  ke  dalam  fitur-fitur  yang berkaitan  dengan  logika linear ,  seperti  jumlah  kata,
frekuensi  kata  tertentu  dan  sebagainya.  Kemudian, SVM  dengan kernel  linear dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  buku  ke  dalam  salah  satu dari  10  kelas  yang  berbeda  dengan  margin maksimum. Dalam klasifikasi buku juga menggunakan  parameter  C.  Parameter  C  adalah parameter penalti yang digunakan untuk mengontrol penyeimbangan  antara  mencapai  margin  maksimum dan mengurangi kesalahan klasifikasi.
Langkah  pertama  dalam  pemodelan  yaitu membagi  data  buku  menjadi  data  pelatihan  (data training)  dan  data  pengujian  (data  testing). Pembagian  yang  digunakan  adalah  skala  80:20, dimana 80% data digunakan untuk pelatihan dan 20% data  digunakan  untuk  pengujian.  Pembagian  ini bertujuan  agar  model  dapat  dilatih  dengan  baik  dan diuji  secara  objektif.  Setelah  data  dibagi,  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan labeling pada  buku berdasarkan  klasifikasinya.  Jika  ada  10  kelas  yang akan  diklasifikasikan,  maka  setiap  judul  buku memiliki  label  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  salah satu dari 10 kelas tersebut.
Model SVM dengan kernel linear dilatih untuk mengklasifikasikan sampel data latih ke dalam salah satu  dari  10  kelas  yang  berbeda.  Model  yang  telah dilatih  akan  dievaluasi  menggunakan  data  uji  untuk mengevaluasi performa model dalam mengklasifikasikan  sampel  data  larih  ke  dalam  10 kelas yang berbeda. Matriks evaluasi seperti akurasi, presisi,  recall  dan  F1-score  akan  digunakan  untuk mengukur keberhasilan model dalam mengklasifikasikan buku.

## 2.6. Validasi Silang
Validasi  silang  atau cross  validation adalah metode  evaluasi  performa  suatu  model  dengan membagi  dataset  menjadi  k  data  yang  berbeda, dimana  setiap  data  digunakan  secara  bergantian sebagai data uji dan data latih dalam k iterasi berbeda. Cross validation digunakan dalam machine learning untuk  mencegah  kebocoran  data  yang  dapat  terjadi ketika dataset dibagi  menjadi data latih dan data  uji secara  acak.  Dalam  divisi  acak,  kemungkinan terjadinya  tumpang  tindih  pada  dara  yang  sama diantara dataset latih dan uji sangatlah besar. Kondisi tersebut dapat mempengaruhi performa model secara tidak  adil  dan  mengakibatkan overfitting atau underfitting pada model. Dengan menggunakan cross validation ,  dapat  meningkatkan  keandalan  dan akurasi performa model dengan mengurangi dampak dari kebocoran data dan dapat  memberikan estimasi terbaik  untuk  performa  rata-rata  model  pada  semua subset data.
Salah satu metode cross validation yang paling umum  digunakan  pada machine  learning yaitu metode K-Fold  Cross  Validation .  Metode  ini memungkinkan  untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi performa  model  yang  obyektif  dan  akurat.  Dengan membagi  dataset  menjadi  k  data,  dan  melakukan evaluasi  pada  setiap  data  secara  bergantian  sebagai
Salsabila Nida Cahyani, dkk, IMPLEMENTATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE … 1561
data  uji  dan  data  latih,  metode K-Fold  Cross Validation akan memastikan bahwa model telah diuji pada  semua  data,  tanpa  kecenderungan  perubahan secara  acak  yang  mungkin  terjadi  saat  melakukan divisi  acak  pada  dataset.  Dalam  metode  ini,  dataset dibagi menjadi k data yang sama besar, umumnya k =  5  atau  k  =  10.    Pada  setiap  iterasi,  satu  data digunakan sebagai dataset uji dan data yang lainnya menjadi  dataset  latih.  Model  dilatih  pada  data  latih dan  dinilai  pada  data  uji.  Performa  model  dihitung dengan mengambil nilai rata-rata hasil semua iterasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data
Data yang telah dikumpulkan dari perpustakaan SD  Negeri  Pledokan  merupakan  data  awal,  dimana terdiri  dari  beberapa  banyak  kolom.  Kemudian  data yang dibutuhkan dalam penelitian adalah kolom judul dan  kategori.  Sebelum  melalui  tahapan pre- processing , data terlebih dahulu dilakukan pengecekan data kosong atau NaN . Selanjutnya, data pada  kolom  judul  akan  melalui  tahapan pre- processing .  Setelah  dilakukan  tahap preprocessing , data  akan  melalui  tahap  ekstraksi  fitur  dengan menggunakan  kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec . Data pada kolom kategori akan melalui tahap labeling data  sebanyak  10  kelas  sebelum  masuk  ke  tahap pemodelan.  Kolom  kategori  ini  merupakan  kolom yang akan menentukan hasil klasifikasi buku, dimana telah disesuaikan dengan kaidah persepuluhan Dewey Decimal Classification (DDC). Pada penelitian ini  menggunakan 1.435 record data  ditambah  dengan    552 record  data  rules , sehingga keseluruhan data yang diproses  berjumlah 1.987 record data.  Dimana  data  tersebut  akan dipisahkan sebagai data latih dan data uji. Pembagian data dilakukan secara acak  dengan kombinasi skala 80:20,  sehingga  data  latih  berjumlah  1.590 record data dan data uji berjumlah 397 record data.

## 3.2. Hasil Pengujian Dengan Ekstraksi Fitur TF- IDF
Pada penelitian ini, pengujian pertama menggunakan TF-IDF sebagai metode ekstraksi fitur. Metode ini memperhitungkan frekuensi kata tertentu dalam sebuah dokumen dan invers dari frekuensi kata tersebut  di  seluruh  kumpulan  dokumen  untuk menyatakan  seberapa  besar  kontribusi  kata  tertentu dalam sebuah dokumen terhadap makna keseluruhan. Penggunaan TF-IDF sebagai  metode  ekstraksi  fitur bertujuan untuk menyorot kata kunci yang memiliki kepentingan  tinggi,  menangkap  keunikan  setiap dokumen,  dan  memberikan  representasi  fitur  yang menjadi  dasar  analisis  lebih  lanjut.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada tabel 3.
Hasil pengujian dengan menggunakan ekstraksi fitur TF-IDF yang dipresentasikan pada tabel 3. Hasil pengujian  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  64%, nilai precision sebesar 72%, nilai recall sebesar 62%,
dan nilai F1-Score sebesar 65%. Adapun pada Tabel 3 merupakan hasil dari perhitungan dengan ekstraksi fitur  TF-IDF  dan  dimodelkan  dengan  algoritma Support Vector Machine .
Tabel 3. Hasil Uji dengan TF-IDF Kelas Precision Recall F1-Score 000 - Karya Umum 86% 89% 87% 100  -  Filsafat  dan Psikologi 65% 50% 57% 200 - Agama 79% 37% 50% 300 - Ilmu Sosial 75% 63% 69% 400 - Bahasa 100% 75% 86% 500  -  Ilmu  Murni  dan Alam 70% 60% 65% 600 - Ilmu Terapan dan Teknologi 67% 65% 66% 700 - Kesenian, Hiburan dan Olahraga 71% 69% 70% 800 - Kesusasteraan 42% 74% 54% 900  -  Geografi  dan Sejarah Umum 62% 36% 45% AVG 72% 62% 65% Accuracy 64%

## 3.3. Hasil Pengujian Dengan Ekstraksi Fitur Word2Vec
Pada  tahap  pengujian  kedua  ini,  pendekatan berbeda terhadap metode ekstraksi fitur menggunakan Word2Vec. Word2Vec adalah teknologi  pemrosesan  bahasa  alami  yang  mengubah kata menjadi vektor dalam ruang berdimensi rendah, memungkinkan  ekspresi  semantik  yang  lebih  kaya. Dalam  penelitian  ini, Word2Vec digunakan  untuk menghasilkan representasi vektor kata yang mencerminkan hubungan  semantik antar kata dalam dokumen. Metode ini membantu mengatasi beberapa keterbatasan metode lain, terutama dalam menangkap makna  kontekstual  dan  hubungan  semantik  yang lebih dalam antar kata. Pengujian kedua ini bertujuan untuk  membandingkan  dan  melengkapi  hasil pengujian  pertama  dengan  TF-IDF.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji dengan Word2Vec Kelas Precision Recall F1-Score 000 - Karya Umum 53% 33% 41% 100 - Filsafat dan Psikologi 22% 19% 20% 200 - Agama 12% 40% 19% 300 - Ilmu Sosial 30% 18% 22% 400 - Bahasa 80% 50% 62% 500 - Ilmu Murni dan Alam 60% 5% 9% 600 - Ilmu Terapan dan Teknologi 36% 39% 38% 700 - Kesenian, Hiburan dan Olahraga 71% 33% 45% 800 - Kesusasteraan 28% 50% 36% 900 - Geografi dan Sejarah Umum 50% 21% 30% AVG 44% 31% 32% Accuracy 30%
Hasil pengujian dengan menggunakan ekstraksi fitur Word2Vec yang  dipresentasikan  pada  tabel  4. Hasil  pengujian  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar

## 1562
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566
30%, nilai precision sebesar 44%, nilai recall sebesar 31%, dan nilai F1-Score sebesar 32%. Adapun pada Tabel  4  merupakan  hasil  dari  perhitungan  dengan ekstraksi  fitur  Word2Vec  dan  dimodelkan  dengan algoritma  Support  Vector  Machine,  dimana  hasil akurasi  yang  didapatkan  lebih  rendah  34%  dari tingkat akurasi pada pengujian dengan ekstraksi fitur TF-IDF.  Perbedaan  tingkat  akurasi  disebabkan  oleh karakteristik  khusus  dari  kumpulan  data  yang digunakan  atau  kompleksitas  hubungan  semantik yang  sulit  ditangkap  dengan  model  Word2Vec. Faktor-faktor  tersebut  dapat  mempengaruhi  kinerja algoritma  SVM  dalam  mengklasifikasikan  data meskipun  Word2Vec  memberikan  representasi vektor kata yang komprehensif.

## 3.4. Hasil Pengujian Dengan Kombinasi TF-IDF dan Word2Vec
Pada  tahap  pengujian  ketiga  ini,  pendekatan inovatif  diterapkan  menggunakan  TF-IDF  yang dikombinasikan  dengan  ekstraksi  fitur Word2Vec . Kombinasi ekstraksi fitur ini, bertujuan memanfaatkan  kelebihan  kedua  metode  tersebut dengan  harapan  dapat  meningkatkan  kemampuan model dalam mengekstraksi dan memahami informasi dari kata-kata. TF-IDF memberikan bobot kata  yang  mencerminkan  makna  sebuah  kata  dalam dokumen, sedangkan Word2Vec menyediakan representasi  vektor  kata  yang  kaya  akan  konteks semantik. Kombinasi ini diharapkan dapat mengatasi keterbatasan  dari  masing-masing  metode.  Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Uji dengan Kombinasi  TF-IDF dan Word2Vec
Kelas Precision Recall F1-Score 000 - Karya Umum 100% 85% 92% 100  -  Filsafat  dan Psikologi 80% 46% 59% 200 - Agama 95% 64% 77% 300 - Ilmu Sosial 79% 67% 72% 400 - Bahasa 90% 90% 79% 500  -  Ilmu  Murni  dan Alam 83% 72% 77% 600 - Ilmu Terapan dan Teknologi 71% 78% 75% 700 - Kesenian, Hiburan dan Olahraga 90% 70% 79% 800 - Kesusasteraan 51% 84% 63% 900  -  Geografi  dan Sejarah Umum 93% 64% 76% AVG 83% 72% 76% Accuracy 73% Hasil pengujian dengan menggunakan kombinasi dari ekstraksi fitur TF-IDF dan Word2Vec yang  dipresentasikan  pada  tabel  5,  dimana  hasil pengujian  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  73%, nilai precision sebesar 83%, nilai recall sebesar 72%, dan nilai F1-Score sebesar 76%. Adapun pada Tabel 5  merupakan  hasil  dari  perhitungan  dengan kombinasi ekstraksi fitur TF-IDF dan Word2Vec serta dimodelkan  dengan  algoritma Support  Vector Machine . Saat ekstraksi fitur diuji secara kombinasi, nilai  akurasi  yang  diperoleh  menunjukkan  performa
model  yang  lebih  unggul  dibandingkan  saat menggunakan  ekstraksi  fitur  secara  tunggal  yaitu hanya  TF-IDF  ataupun  hanya Word2Vec .  Hal  ini disebabkan oleh kemampuan model dalam memanfaatkan kelebihan dari kedua metode ekstraksi fitur  tersebut.  Pemahaman  arti  kata Word2Vec dan penyorotan  kata  kunci TF-IDF bekerja  sama  untuk meningkatkan
kinerja model dalam
mengklasifikasikan  judul  buku.  Namun,  pada  hasil pengklasifikasian terdapat sedikit kesalahan klasifikasi  pada  kelas  filsafat  dan  psikologi  yang diklasifikasikan menjadi kelas kesusasteraan.

## 3.5. Hasil Evaluasi Cross Validation
Pada penelitian ini, metode cross validation atau validasi  silang  digunakan  untuk  mengevaluasi performa model.  Teknik ini memberikan pandangan yang  lebih  objektif  tentang  seberapa  baik  model menggeneralisasi  data  yang  tidak  terlihat  selama pelatihan. Dengan menerapkan teknik validasi silang, dapat mengurangi kemungkinan terjadinya overfitting atau underfitting yang  mungkin  terjadi selama  konstruksi  model.  Oleh  karena  itu,  hasil evaluasi  menggunakan  teknik  validasi  silang memberikan pemahaman yang lebih lengkap tentang seberapa  andal  model  tersebut  dan  sejauh  mana model tersebut dapat digeneralisasi untuk menangani data baru yang belum pernah ada sebelumnya. Hasil evaluasi cross  validation sebanyak  lima  kali  iterasi dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Iterasi Accuracy Precision Recall F1 - Score Iterasi ke-1 85% 87% 85% 86% Iterasi ke-2 85% 86% 85% 85% Iterasi ke-3 84% 86% 84% 85% Iterasi ke-4 85% 86% 85% 85% Iterasi ke-5 84% 85% 84% 84% Rata-Rata 85%
Evaluasi  model  dengan  kombinasi  ekstraksi fitur TF-IDF dan Word2Vec dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 5. Pada  iterasi  ke-1  menghasilkan  nilai  akurasi  85%, precision 87%, recall 85%  dan F1-Score 86%. Kemudian,  pada  iterasi  ke-2  menghasilkan  nilai akurasi  85%, precision 86%, recall 85%  dan F1- Score 85%. Kemudian, pada iterasi ke-3 menghasilkan  nilai  akurasi  84%, precision 86%, recall 84%  dan F1-Score 85%.  Kemudian,  pada iterasi  ke-4  menghasilkan  nilai  akurasi  85%, precision 86%, recall 85%  dan F1-Score 85%  dan terakhir pada iterasi ke-5 menghasilkan nilai akurasi 84%, precision 85%, recall 84% dan F1-Score 84%. Akurasi  rata-rata  model  sebesar  85%  selama lima  iterasi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model memiliki konsistensi yang baik dalam mengklasifikasikan  judul  buku.  Selain  itu,  dengan melihat hasil dari setiap iterasi, menunjukkan bahwa model  mempunyai  kemampuan  klasifikasi  yang stabil  dan  reliabel.  Secara  keseluruhan,  evaluasi  ini
memberikan  bukti  bahwa  kombinasi  ekstraksi  fitur TF-IDF  dan Word2Vec secara  efektif  dapat meningkatkan kemampuan model untuk mengklasifikasikan  data  teks.  Tingkat  akurasi  yang tinggi dan nilai konsisten membuktikan bahwa model ini  dapat  digunakan  dalam  sistem  klasifikasi  buku otomatis, memberikan keyakinan akan keandalan dan kinerja  model ketika berhadapan dengan keragaman dan kompleksitas data teks.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini,  dihasilkan  sebuah  sistem yang  dapat  mengklasifikasikan  buku  berdasarkan judul  buku  tersebut  dengan  menerapkan  algoritma machine  learning  Support  Vector  Machin e  (SVM). Dimana  sistem  dibangun  dengan  membagi  buku  ke dalam  10  kelas  yang  berbeda  dengan  berpedoman pada kaidah persepuluhan Dewey Decimal Classification (DDC).  Sepuluh  kelas  tersebut  antara lain, 000 - karya umum, 100 - filsafat dan psikologi, 200 - agama, 300  -  ilmu  sosial, 400  - bahasa, 500  - ilmu  murni  dan  alam,  600  -  ilmu  terapan  dan teknologi, 700 - kesenian, hiburan dan olahraga, 800 -  kesusasteraan,  serta  900  -  geografi  dan  sejarah umum.
Proses pelatihan dan pengujian sistem dilakukan sebanyak 3 kali untuk mencari metode ekstraksi fitur terbaik  yang  dapat  menangani  klasifikasi  teks  10 kelas dengan algoritma SVM. Metode ekstraksi fitur tersebut  yaitu  yang  pertama  hanya  TF-IDF,  yang kedua  hanya Word2Vec dan  yang  ketiga  kombinasi TF-IDF  dan Word2Vec .  Metode  ekstraksi  fitur dengan  nilai  akurasi  terbaik  dari  ketiga  metode tersebut,  akan  dilakukan  validasi  silang  dengan K- Fold Cross Validation untuk mengevaluasi performa model.  Setelah  dilakukan  penelitian,  diperoleh tahapan ekstraksi fitur terbaik dengan kombinasi TF- IDF  dan Word2Vec yang  mencapai  akurasi  terbaik sebesar 73% dengan nilai precision 83%, recall 72%, dan F1-Scor e 76%.
Penelitian
sebelumnya terkait dengan penggunaan  algoritma  SVM  untuk  klasifikasi,  salah satunya  berjudul  “Klasifikasi  Buku  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine  pada  Digital Library” [15].  Menggunakan data latih dan data uji sejumlah  1.000 record data  yang  dibagi  menjadi  10 kelas dan metode ekstraksi fitur yang digunakan yaitu TF-IDF.  Menghasilkan  bahwa  metode  SVM  dalam klasifikasi teks pada digital library mencapai akurasi tertinggi sebesar 69,24% dengan nilai precision 71%, recall 61  %  dan F1-Score 64%  pada  penggunaan kernel linear. Hasil penelitian tersebut masih dibawah pencapaian  akurasi  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  dan  jumlah  data  lebih  sedikit  dari  yang digunakan.
Penelitian selanjutnya yang berjudul “Classification  of  Book  Collections  Based  on  DDC 23 Using Text Mining Algorithm at UNIDA Gontor Library” [16].  Menggunakan data latih dan data uji sejumlah  1.015 record data  yang  dibagi  menjadi  8
kelas dan metode ekstraksi fitur yang digunakan yaitu TF-IDF. Pengujian dilakukan sebanyak 4 kali dengan algoritma  yang  berbeda  yaitu Multinomial  Nb, Random  Forest,  Logistic  Regression ,  dan Support Vector  Classifier .  Menghasilkan  bahwa  klasifikasi koleksi  buku  dengan Dewey  Decimal  Classification edisi  23  (DDC  23)  melalui  penggunaan  algoritma support  vector  classifier memperoleh  nilai  akurasi tertinggi  yaitu  72%  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya  dan  mencapai  nilai precision 71%, recal l 71%,  dan F1-Score 70%.  Hasil  penelitian  tersebut masih  dibawah  pencapaian  akurasi  dari  penelitian yang telah dilakukan dan menggunakan jumlah kelas yang lebih sedikit.
Penelitian selanjutnya yang berjudul “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  TF-IDF  N-Gram  untuk  Text Classification” [17]. Klasifikasi dengan menentukan jumlah minimal kata yang diproses dan fitur N-Gram berupa Unigram dan Bigram pada  tahapan transformation dengan Term  Frequency  Inverse Document  Frequency (TF-IDF).  Menggunakan  2 kelas  sebagai  pembagi  data  menghasilkan  algoritma Support Vector Machine (SVM) yang memiliki nilai performa  terbaik  pada kernel  linear dengan  skala pembagian 90:10 yang memiliki nilai akurasi sebesar 70%.  Hasil  penelitian  tersebut  masih  dibawah pencapaian  akurasi  dari  penelitian  yang  telah dilakukan dan menggunakan jumlah kelas yang lebih sedikit.
Penelitian selanjutnya yang berjudul “Classification  of  Book  Types  Using  the  Support Vector Machine (SVM) Method” [20]. Menggunakan data latih dan data uji sejumlah 600 record data yang dibagi  menjadi  3  kelas  dan  metode  ekstraksi  fitur yang  digunakan  yaitu  TF-IDF.  Penelitian  ini menggunakan tiga kali kombinasi data latih dan data uji  yang berbeda. Proses pemodelan pada penelitian ini  menggunakan  empat  kernel  yang  berbeda,  yaitu kernel  linear,  kernel  RBF,  kernel  polynomial ,  dan kernel  sigmoid .  Menghasilkan  bahwa  metode  SVM dalam  klasifikasi  tipe  buku  mencapai  akurasi  pada kernel  linear sebesar  67,24%, kernel  RBF sebesar 71,57%, kernel  polynomial sebesar  58,56%  dan kernel  sigmoid sebesar  68,02%.  Hasil  penelitian tersebut  masih  dibawah  pencapaian  akurasi  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  jumlah  data lebih sedikit meskipun penelitian tersebut menggunakan algoritma SVM dengan ekstraksi fitur hanya TF-IDF.
Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  “Analisis Dan Implementasi Support Vector Machine Dengan String  Kernel  Dalam  Melakukan  Klasifikasi  Berita Berbahasa Indonesia” [21]. Penelitian mengklasifikasikan  berita  berdasarkan  topiknya kedalam 3 kelas. Menghasilkan bahwa metode SVM dalam  klasifikasi  mendapat  nilai  akurasi  tertinggi dengan  kombinasi stopword,  tokenizing,  term frequency  &  chi-square sebesar  47,43%.  Hasil penelitian tersebut masih dibawah pencapaian akurasi

## 1564
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566
dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  jumlah kelas yang lebih sedikit.
Penelitian selanjutnya yang berjudul “Klasifikasi  Topik  Ayat  Al-Qur’an  Terjemahan Berbahasa  Inggris  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine  Berbasis  Vector  Space  Model  dan Word2Vec”  [22].  Dataset  yang  digunakan  yaitu terjemahan  Bahasa  Inggris  Al-Qur’an  Al-Jalain, berisi 780 record ayat  yang  terbagi  menjadi 3 kelas kategori.  Penelitian  menggunakan  8  komposisi  data latih  dan  data  uji  yang  berbeda.  Pada  proses pemodelan menggunakan TF-IDF sebagai pembobotan  kata,  kemudian  vektor  yang  dihasilkan melalui TF-IDF akan dilakukan pemetaan kata secara semantic berdasarkan keterkaitan kata pada dokumen menggunakan Word2Vec .  Menghasilkan  bahwa metode SVM dalam klasifikasi topik terjemahan ayat Al-Qur’an mencapai nilai akurasi paling optimal pada komposisi  70:30  pada kernel  linear sebesar  64%. Meskipun penelitian tersebut menggunakan kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec ,  hasil  akurasi masih  dibawah  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan jumlah kelas yang lebih sedikit.
Kelima  penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  terbukti efektif  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  kelas yang kompleks sebanyak 10 kelas. Hasil akurasi pada penelitian ini mencapai 73%, dimana angka tersebut lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penelitian- penelitian  sebelumnya  yang  juga  menggunakan algoritma  yang  sama.  Model  klasifikasi  buku  yang dihasilkan  mempunyai  kemampuan  klasifikasi  yang stabil  dan  reliabel  terbukti  dengan  nilai  rata-rata evaluasi  model  menggunakan cross  validation dengan 5 kali iterasi sebesar 85%.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  sama-sama menggunakan  kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec dalam  klasifikasi  yaitu  penelitian  [22].  Penelitian tersebut  menggunakan  jumlah  dataset  dan  jumlah kelas yang lebih sedikit daripada penelitian yang telah dilakukan.  Penelitian  tersebut  menggunakan  780 record dengan  3  kelas  sedangkan  penelitian  ini menggunakan  1.435 record dengan  10  kelas.  Jika sama-sama  menggunakan kernel  linear dengan komposisi  data  latih  dan  data  uji  80:20,  maka penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi sebesar 57%  sedangkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini menghasilkan  nilai akurasi  sebesar 73%. Penelitian yang  telah  dilakukan  ini  terbukti  lebih  unggul  16% dibanding penelitian sebelumnya yang serupa dengan jumlah  dataset  dan  kelas  yang  dua  kali  lebih kompleks.
Dari  hasil  perbandingan  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  yang  telah  diterapkan untuk mengklasifikasikan judul buku dengan 10 kelas klasifikasi  yang  berpedoman  pada  DDC  dapat berjalan  dengan  baik.  Selain  itu,  metode  klasifikasi judul  buku  menggunakan  algoritma  SVM  dengan mengkombinasikan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dan Word2Vec juga  menghasilkan  akurasi  yang  lebih
tinggi.  Hal  tersebut  menjadi  keunggulan  penelitian dibandingkan dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.  Meskipun  masih  terdapat  beberapa kesalahan  dalam  hasil  klasifikasi  yang  tidak  sesuai karena  ketidakseimbangan  jumlah  dataset  di  setiap kelas  klasifikasi.  Pada  penelitian  mendatang,  dapat dilakukan  pengujian  terhadap  dataset  yang  lebih besar  dengan  kategori  yang  lebih  banyak  dan seimbang. Hal ini untuk mengetahui dan membuktikan  efektivitas    algoritma  S upport  Vector Machine dengan  kombinasi  metode  ekstraksi  fitur TF-IDF  dan Word2Vec dalam  mengklasifikasikan teks secara kompleks.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  dimana  penelitian  menggunakan  1.435 record data buku ditambah dengan 552 record d ata rules sebagai data latih dan data uji dengan komposisi skala  80:20,  terdiri  dari  10  kelas  yang  telah disesuaikan  dengan  kaidah  persepuluhan Dewey Decimal Classification (DDC). Tujuan dari penelitian ini  yaitu  mengubah  sistem  klasifikasi  buku perpustakaan  secara  konvensional  menjadi  berbasis digital,  memudahkan  dalam  pencarian  buku  dengan melakukan  pengklasifikasian  buku  otomatis,  serta menciptakan  pelayanan  sekolah  yang  lebih  efektif dan  efisien.  Setelah  dilakukan  pengujian  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  sebanyak  3  kali dengan  menggunakan  TF-IDF  saja, Word2Vec saja dan  kombinasi  TF-IDF  dan Word2Vec ,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  SVM  cocok  untuk digunakan  pada  sistem  klasifikasi  judul  buku otomatis.  Nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  73%  terdapat pada metode klasifikasi SVM dengan  menggunakan kombinasi  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dan Word2Vec dibandingkan dengan metode ekstraksi fitur lainnya, dimana  memiliki  nilai precision 83%, recall 72%, dan F1-Score sebesar 76%.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  SD  Negeri  Pledokan, Kecamatan  Sumowono,  Kabupaten  Semarang  yang telah  memberikan  izin  dan  kerjasamanya  dalam mengumpulkan data dan sampel.
Terima kasih kepada Universitas Dian Nuswantoro  yang  telah  memberikan  kesempatan, dukungan  dan  fasilitas  yang  luar  biasa  dalam penulisan jurnal ini. Dukungan akademik dan teknis yang  diberikan  oleh  Universitas  Dian  Nuswantoro telah  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam keberhasilan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Nanda,  “Perkembangan  Trend  Terbaru
Dalam  Temu  Kembali  Informasi  Bagi Mahasiswa Pascasarjana Uin Sunan Kalijagayogyakarta,” shaut ,  vol.  11,  no.  2, pp. 198–209, Jan. 2020, doi:
10.37108/shaut.v11i2.251.
[2] Martinus  Maslim  and  Stephanie  Pamela Adithama,  “Pembangunan  Sistem  Informasi Perpustakaan Sekolah Dasar Berbasis Web,” dinamisia ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  350–360,  Jan. 2020, doi: 10.31849/dinamisia.v3i2.3073.
[3] D.  Anggoro  and  A.  Hidayat,  “Rancang
Bangun  Sistem  Informasi  Perpustakaan Sekolah  Berbasis  Web  Guna  Meningkatkan Efektivitas Layanan Pustakawan,” EDUMATIC , vol. 4, no. 1, pp. 151–160, Jun.
2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2130.
[4] A. O. P. Dewi, “Kecerdasan Buatan sebagai Konsep  Baru  pada  Perpustakaan,” Anuva , vol.  4,  no.  4,  pp.  453–460,  Nov.  2020,  doi: 10.14710/anuva.4.4.453-460.
[5] A.  Le  Glaz et  al. ,  “Machine  Learning  and Natural  Language  Processing  in  Mental Health: Systematic Review,” J Med Internet Res , vol. 23, no. 5, p. e15708, May 2021, doi: 10.2196/15708.
[6] P.  Shiroya,  “Book  Genre  Categorization Using  Machine  Learning  Algorithms  (K- Nearest  Neighbor,  Support  Vector  Machine and  Logistic  Regression)  using  Customized Dataset,” IJCSMC , vol. 10, no. 3, pp. 14–25, Mar. 2021, doi: 10.47760/ijcsmc.2021.v10i03.002. [7] A.  A.  Hermawan,  G.  W.  Saraswati,  and  E. Kartikadarma,  “Metode  MICE  Support
Vector Machine (MICE-SVM) untuk
Klasifikasi Performance Mahasiswa Merdeka Belajar Kampus Merdeka,” MIB , vol.  7, no.
4, pp. 1686–1697, Oct. 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6821.
[8] A. A. Kasim and M. Sudarsono, “Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Klasifikasi  Ekonomi  Penduduk  Penerima Bantuan Pemerintah di Kecamatan Simpang Raya Sulawesi Tengah,” in Seminar Nasional APTIKOM  (SEMNASTIK)  2019 ,  Semarang,
Indonesia:  APTIKOM  Universitas  Dian Nuswantoro, Nov. 2019, pp. 568–573.
[9] F.  Pratama,  M.  Nasir,  and  S.  Sauda, “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Dengan Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk Menentukan  Stok  Persediaan  Barang  Pada Koperasi  Karyawan  Pangan  Utama,” Journal-SEA ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  71–81,  May 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i2.46.
[10] Musrifah,  “Strategi  Pengembangan  Sistem Temu  Kembali  Informasi  Berbasis  Gambar (Content Based Image  Retrieval System) Di Perpustakaan Perguruan Tinggi Kedokteran,” JIPI ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–20,  2018,  doi: 10.30829/jipi.v3i1.1486.
[11] K.  I.  Gunawan  and  J.  Santoso,  “Multilabel Text  Classification  Menggunakan  SVM  dan
Doc2Vec  Classification  Pada  Dokumen Berita Bahasa  Indonesia,” INSIGHT ,  vol.  3, no.  01,  pp.  29–38,  Apr.  2021,  doi: 10.37823/insight.v3i01.126.
[12] Mardianto,  Maryaningsih,  and  R.  Supardi, “Book  Classification  Application  Using Dewey  Decimal  Classification  Method (DDC) Case Study Library SMAN 4 Kaur,” JKOMITEK , vol. 1, no. 2, pp. 290–298, 2021.
[13] D.  B.  Anggraeni,  Widyastuti,  F.  P. Rahmawati, and M. G. Aditama, “Pengembangan Sistem Klasifikasi Kepustakaan dengan Dewey Decimal Classification (DDC),” Buletin KKN
Pendidikan , vol. 3, no. 2, pp. 152–160, Dec. 2021, doi: 10.23917/bkkndik.v3i2.15734.
[14] K. Puritat and K. Intawong, “Development of an  Open  Source  Automated  Library  System with Book Recommedation System for Small Libraries,”  in 2020  Joint  International Conference  on  Digital  Arts,  Media  and Technology  with  ECTI  Northern  Section Conference on Electrical, Electronics, Computer and Telecommunications Engineering  (ECTI  DAMT  &  NCON) , Pattaya, Thailand: IEEE, Mar. 2020, pp. 128– 132. doi: 10.1109/ECTIDAMTNCON48261.2020.909 0753.
[15] D. H. Amalia  and W. Yustanti,  “Klasifikasi Buku Menggunakan Metode Support Vector Machine pada Digital Library,” JINACS , vol. 3,  no.  01,  pp.  55–61,  Aug.  2021,  doi: 10.26740/jinacs.v3n01.p55-61.
[16] Muhammad  Alwi,  Oddy  Virgantara  Putra, and Dihin Muriyatmoko1, “Classification of Book  Collections  Based  on  DDC  23  Using Text  Mining  Algorithm  at  UNIDA  Gontor Library,” PELS ,  vol.  2,  Nov.  2021,  doi: 10.21070/pels.v2i0.1164.
[17] N.  Arifin,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati, “Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  (SVM)  dengan  TF-IDF  N-Gram untuk  Text  Classification,” STRING ,  vol.  6, no. 2, p. 129, Dec. 2021, doi:
10.30998/string.v6i2.10133.
[18] A.  T.  Ni’mah  and  A.  Z.  Arifin, “Perbandingan  Metode  Term  Weighting terhadap Hasil Klasifikasi Teks pada Dataset Terjemahan Kitab Hadis,” Rekayasa , vol. 13, no.  2,  pp.  172–180,  Aug.  2020,  doi: 10.21107/rekayasa.v13i2.6412.
[19] E.  Suryati,  Styawati,  and  A.  A.  Aldino, “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online
Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM),” JUTISI , vol.  4,  no.  1,  pp.  96–106,  Mar.  2023,  doi:
1566 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1555-1566
10.33365/jtsi.v4i1.2445.
[20] F. Riandari, H. T. Sihotang, T. Tarigan, and M.  Rafli,  “Classification  of  Book  Types Using  the  Support  Vector  Machine  (SVM) Method,” Mantik ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  42–49, Mar. 2022.
[21] Honakan,  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby, “Analisis Dan Implementasi Support Vector Machine  Dengan  String  Kernel  Dalam
Melakukan  Klasifikasi  Berita  Berbahasa Indonesia,” in eProceedings of Engineering , in  1,  vol.  5.  Bandung,  Indonesia:  Telkom University  Open  Library,  Mar.  2018,  pp. 1701–1710.
[22] A.  Salama,  Adiwijaya,  and  S.  Al  Faraby,
“Klasifikasi Topik Ayat Al-Qur’an Terjemahan Berbahasa Inggris Menggunakan
Metode  Support  Vector  Machine  Berbasis Vector  Space  Model  dan  Word2Vec,”  in e- Proceeding  of  Engineering ,  in  2,  vol.  6. Bandung,  Indonesia:  Telkom  University Open Library, Aug. 2019, pp. 9133–9140..